基于多特征融合的无监督真值发现方法

真值发现是数据集成领域具有挑战性的研究热点之一。传统的方法利用数据源与观测值之间的交互关系推断真值，缺乏足够的特征信息；基于深度学习的方法可以有效地进行特征抽取，但其性能依赖于大量手工标注，而在实际应用中很难获取到大量高质量的真值标签。为克服以上问题，本文提出一种基于多特征融合的无监督真值发现方法（Unsupervised truth discovery method based on multi-feature fusion， MFOTD）。首先，利用集成学习无监督标注“真值”标签；然后，分别使用预训练模型 Bert和独热编码获取观测值的语义特征和交互特征；最后，融合观测值多种特征并使用其“真值”标签构建初始训练集，通过自训练方式训练真值预测模型。在两个真实数据集上的实验结果表明，与已有方法相比，本文所提出的方法具有更高的真值发现准确性。